一.基本信息：

书名：《用户增长实战笔记-腾讯、滴滴、字节跳动这样做》

作者：金磊

出版社：人民邮电出版者

出版时间：2020-10

豆瓣评分：6.8

二.内容概述：

作者认为虽然我们身处在由传统用户运营向用户增长的转变阶段，但是市面上大多数的图书或者文章还是对硅谷增长黑客理论的延续，存在两方面不足，一方面，抽象的增长方法论很多，但缺少实战经验，绝口不提如何切入用户增长工作。另一方面，过于强调增长黑客的技巧和一些陈旧的案例。作者认为运营人儿应该越来越重视实验方法在增长实践中发挥的作用，其中包括实验的设计、下发、分析以及决策。

三. 知识脑图

四.脑图注解

Part 1 : 正确认识用户增长

1. 作者认为用户增长，具体来看其实就是用户相关指标的增长，包含了以DAU/WAU/MAU代表的用户规模、以总时长/人均时长代表的用户市场，以及商业收入（包括广告收入/商品收入/服务收入）。
2. 根据用户价值公式：用户价值 = 新价值 - 旧价值 - 替换成本 ，作者在书中写到提升用户价值的两种途径，一是提升新旧体验：产品或者某个功能的新体验一定好于旧体验，比如“OPPO提出的slogan充电5分钟通话2小时”。二是降低替换成本：替换成本是指用户从一个产品迁移到另一个同类产品时，所需要花费的各种成本之和；
3. 作者全书提出一个很重要的观点，就是运营人儿，尤其是负责用户增长需要全局视野。作者眼中的全局视野的模型呈金字塔状，从下往上分别是用户价值、宏观机会和商业模式、数据驱动，以及营销策略（如下图）。

• 用户价值：包含时间维度和空间维度两个方面。时间维度关注长期的用户规模；空间维度关注潜在受众。
• 宏观机会：体现在商业模式的创新和优化上。
• 商业模式：比如现在火热的MCN连接草根内容生产者和内容平台，为普通内容创造者提供了专业化的包装路线；电视购物的形式改良后在直播平台上产生了直播带货。

4. 用户增长的主要工作

• step1：明确增长目标：确定北极星指标，利用分析方法（比如杜邦分析法）拆解增长指标，直到拆解出的指标可以具体执行。
• step2：搭建增长模型

比如：设定的增长指标是DAU，此时把DAU看成一个容器，搭建”流入流出模型“，“流入”指的是当日新增用户数+回流用户数；“流出”指的是流失用户。以日为观察周期。
新增用户数：当日获得的新用户。
回流用户：昨天不活跃，但今天活跃的用户。
流失用户：昨天活跃，但今天不活跃的用户。
留存用户：昨天活跃，今天也活跃的用户。
→当日DAU=当日流入+昨日留存-当日流出→ =（当日新增用户数+当日回流用户数）+昨日DAU-当日流失用户数
那么想获得DAU增长，要么开源（提升新增，增加回流），要么节流（提升留存减少流失）。

• step3：借助因果性和相关性分析来寻找策略切入点。

Part 2 : 快速开始用户增长

1. 在“找方向”中，作者从技术的成熟、用户的意愿和生态的完善三个方面解释了什么是“宏观机会”。
2. 在”找方向“中，作者以“内容消费”为例子，从内容生产和内容分发两个环节对商业模式的优化进行了阐述。

内容生产环节：短视频平台相较于传统视频平台，通过引入MCN、KOL、KOC（消费领袖）、草根创作者等，弥补了内容不足的短板。大量、优质、能被用户喜爱的内容是这个商业模式能否跑通的关键。
内容分发环节：针对草根创作者生产的内容，抖音的“逐级推荐，筛选出热门”的规则，平台先将内容放在一个基础的池子里，根据一定时间内的用户播放量和反馈，将热门的内容流入用户量更大的池子。

3.在“找切入”中，关键在于找到用户核心路径的断点，那么怎么找到这个断点呢？

途径一：依靠反馈和经验定性问题。

途径二：与预期对比定量差距。

途径三：与行业标杆对比定量差距。

4.关于“增长假设”的理解。

案例：
增长目标：DAU。
子目标：提升活跃用户次日留存。
关键结果：通过提升活跃用户消费时长和PV，拉动用户次日留存提升。
主要假设：
1）提升活跃用户消费时长，能够强化其使用APP消费的习惯，并因此提升次日留存。
2）提升活跃用户消费PV，能够提升用户的消费深度，并因此提升消费频次，最终提升次日留存。
实验要点：
1）验证推荐热门视频和长图文，引导用户完成5分钟消费后，是否能提升次日留存。
2）验证增大相关推荐的曝光区域，是否有利于提升PV及次日留存。

5.关于“提指标”，作者把营销策略分成拉新、拉活和变现三大类。

• 拉新：通常指新增用户激活或者新增用户留存。激活：一般指用户完成一次产品或服务的关键行为。留存：指对用户新增一段时间内（比如一周）活跃天数的关注。
• 拉活：通常指用户活跃度（频次和时长）与时长提升。

比如盒马鲜生的X会员，每天可以免费领取一盒售价通常在3-5元的蔬菜。用户在成为会员后，由于普遍存在损失厌恶，不拿免费蔬菜就像是损失5元，这对于维持用户的活跃频次尤其有效。

• 变现：指广告与商品收入提升；作者认为广告投放的基本原则是不打扰用户正常的信息获取，不阻断用户的核心使用路径。

6. 需求第三定律：精选品和普通品之间原本有较高的价差，当加入附加费之后，二者价格的相对差距会减少，精选品因此显得便宜。当附加费用越大时，精选品就越让人觉得便宜。

案例：199元可以购买京东Plus会员+腾讯视频会员；单独购买京东Plus会员149/年，单独购买腾讯会员198/年或20/月。 → 京东Plus会员在认同京东会员价值的前提下，如果同时具有腾讯视频VIP的需求，就会认为售价198/年的腾讯会员是精选品，而20元/月的会员是普通品，京东Plus会员就是一个价值149的“附加费”。通过简单计算（199-149）可以得到腾讯视频年会员的价格只需要50元，相比20元的月会员就会显得实惠，这种捆绑会员售卖会让很多京东Plus会员潜在的腾讯会员VIP用户大量转化为双平台会员。

Part 3 : 全面了解试验方法

1. 作者认为需要通过实验来看增量，用户增长最直接的目的就是做出增量。
2. 看准增量的基本思路是：

• 首先要明确看什么（指标）
• 有一个策略下发前的基准值作为参照（对照组），以及一个策略下发后的结果值（实验组）用来与基准值对比得到增量。
• 通常使用“随机对照实验”、“A/B实验”、“多变能量测试（MVT，常用于测试方案组合的效果）”、“多臂老虎机（多用于算法实验）”

3.如何设计实验？

从一个总体中（通常是正态分布的）随机抽取一系列样本进行实验处理，得到处理样本；→→ 按照预期完成处理，就可以通过对比处理样本和未处理样本，或者对比不同处理方式的处理样本，分析得到实验结论。

4.实验全流程：

• 第一步：确定实验目标
• 目标通常是验证某种假设或量化某种策略效果。
• 第二步：确定如何选取样本
• 随机取样或者筛选取样。
• 第三步：明确样本量和时间
• 最短实验时间 = 最小样本量 / 单位时间的实验用户量
• 第四步：明确实验方法
• 正向指标、负向指标、过程指标和结果指标。

Part 4 : 准确评估实验效果

1. 三种实验场景：

• 流量型实验：指从所有流入实验场景的用户群中依据某些条件筛选一部分，随机分组下发不同策略。

比如“对进入H5页面的用户随机分组进行不同页面布局的展示”；“对所有打开APP的用户随机分组进行不同开屏页的曝光。”

• 唤醒型实验：圈定某APP的沉默人群（比如14天内不活跃人群），实验组通过APP下发Push，而对照组不下发（或下发空策略）。实验的目的是评估下发Push对用户活跃度的影响。
• 分享型实验

比如“想看不同的分享文案对分享点击率的影响时，实验者很可能会将分享者随机分成AB组，对应分享文案分为别为方案A和方案B。

Part 5 : 按需搭建增长工具

1. 增长工具包含 实验平台 和 任务系统两大部分。
2. 圈选人群：指用户增长的策略下发从选定人群开始，通常需要根据一系列特征来圈定人群。在实践中通常指的是搭建一个标签系统。

• 第一步：用户ID化。
• 第二步：把所有特征填充到以ID为主键的宽表中。
• 第三步：特征标签化和产品化，即提供一个用户界面让操作者能够自定义人群。

3.分层分桶：任意一个用户进入实验平台，就会进入分层和分桶的机制中，最终落到指定桶中待用。

Part 6 : 积极探索增长算法

1.Lookalike人群拓展：一种通过“找相似”来进行人群拓展的方法。通过种子人群的获取、对种子人群进行特征分析，得到各个特征的取值和分布、最后在根据特征分布在全量用户池根据特征相似分布来寻找拓展人群。

2.提升获客ROI：通过广告投放获得新用户或唤醒沉默用户。

• 实时竞价（real time bidding,RTB）：一种利用第三方技术在网站或移动端，针对每一个用户展示行为进行评估及实时出价的技术，是APP获客和激活的主要方式之一。主要流程是：
• 第一步：需求方平台（DSP）参与广告竞价。
• 第二步：竞价成功后（由广告交易平台ADX判定并告知广告主），广告会展现在外部平台上，而当用户点击时会切换至APP下载或引导调起APP。

3. 提升补贴ROI：向C端用户发放补贴，目标是提高用户活跃度或消费。

4. 个性化广告的精细化步骤：

• 召回：对候选广告进行人群定向和匹配。
• 粗排：使用轻量级模型进行初步筛选。
• 精排：使用高精度模型预估点击率等。

5. 生命周期价值预估：生命周期价值（life time value，LTV），体现用户对产品商业收入的贡献程度。

• 以广告收入为主的产品，LTV的预估主要看中用户的留存、消费时长。
• 以商品收入为主的产品，LTV的预估主要看用户的消费能力、消费意愿。

End

（来自一个运营小白的搬运，如果有不准确的地方，或者有运营的大佬欢迎指正！如果有和我一样的小白，哪里有不太明白的地方，评论区欢迎交流！）